一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，所述设计平台包括数据源层、数据转换层、数据层、业务层，以及应用层，通过数据源层获取产品优化数据；数据转换层根据获取的产品优化数据，利用Scrapy网络爬虫框架进行数据抽取、转化和传输，设置为预设格式文件并作为知识数据库；数据层接收预设格式文件进行可视化处理，并以三元组的数据形式存储于图数据库；基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造；在所述业务层的功能模块上封装用于产品设计优化的应用层。本发明专利技术通过构建产品的知识数据库和知识图谱，从而缩短设计周期，提升与用户核心需求的一致性，以及给设计团队提供产品推荐服务。供产品推荐服务。供产品推荐服务。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法


[0001]本专利技术涉及产品优化设计平台
，特别涉及一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。

技术介绍

[0002]产品知识图谱构建平台是为设计师或设计团队提供的，基于海量产品数据，构建产品数据准确、详细的产品知识库的半自动化工具。应具备如下三个特点：构建流程定义完备；能够涵盖产品知识图谱构建过程中数据获取、信息抽取、知识融合、构建图谱、知识更新等各个流程。引入大数据处理能力；海量产品数据处理加工成为产品知识库的过程离不开大数据平台的支持，因此平台需要具备大数据处理能力。简单易用，可操作性强；由于产品知识图谱拥有较强的产品针对性和专业性，技术门槛过高不利于设计师和设计团队在产品设计过程中使用。
[0003]在当前大多公开的产品知识图谱构建平台中，存在知识图谱构建流程定义不完善、缺乏大数据相关技术的支持和对于产品设计师或设计团队来说可操作性差的问题与挑战。较为成熟的知识图谱构建平台如微软的Probase、百度的“知心”和谷歌公司旗下的Knowledge Vault等，是以搜索引擎为导向的，对产品设计的适用性较为局限。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的克服现有技术存在的不足，为实现以上目的，采用一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，所述设计平台包括数据源层、数据转换层、数据层、业务层，以及应用层，所述设计平台构建方法包括：
>[0006]通过数据源层获取产品优化数据，所述产品优化数据包括结构化数据和非结构化数据；
[0007]数据转换层根据获取的产品优化数据，利用Scrapy网络爬虫框架进行数据抽取、转化和传输，设置为预设格式文件并作为知识数据库；
[0008]数据层接收预设格式文件进行可视化处理，并以三元组的数据形式存储于图数据库；
[0009]基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造；
[0010]在所述业务层的功能模块上封装用于产品设计优化的应用层。
[0011]作为本专利技术的进一步的方案：所述数据源层获取产品优化数据的具体步骤包括：
[0012]首先分别从企业产品数据库、消费者投诉平台、产品评测平台，以及产品标准文件中的产品优化数据信息；
[0013]对获取的产品优化数据信息进行数据预处理形成标准化数据，并以三元组的数据形式存储于对应的CSV文件中。
[0014]作为本专利技术的进一步的方案：所述数据转换层根据获取的产品优化数据进行转换的具体步骤包括：
[0015]利用Scrapy网络爬虫框架将产品优化数据从数据源层中抽取后进行转换并传输；
[0016]对于结构化和半结构化的产品优化数据直接读取源码，并对所需元素进行提取后输出CSV格式文件；
[0017]对于非结构化的产品优化数据，需进行抽取后进行实体提取和关系提取，形成CSV格式文件。
[0018]作为本专利技术的进一步的方案：所述基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造的具体步骤包括：
[0019]采用Django框架构建web网页端的业务层，利用可视化库工具Echarts进行数据可视化设置，对图数据库中的数据进行可视化展示；
[0020]同时通过编程底层逻辑的功能模块，用于根据非结构化数据扩充产品知识库，所述功能模块包括实体提取模块和关系提取模块。
[0021]作为本专利技术的进一步的方案：所述应用层包括产品检索模块、条件适配模块、产品推荐模块，以及客户评价模块。
[0022]一种利用上述任意一项所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法构建的产品优化设计平台。
[0023]一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；
[0024]所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任意一项所述的一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
[0025]一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任意一项所述的一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
[0026]与现有技术相比，本专利技术存在以下技术效果：
[0027]通过采用上述的技术方案，利用在web网页端设置知识图谱，同时在整个知识图谱的生命周期中，进行数据获取、信息抽取、知识融合等技术手段，从而构建知识图谱，并进行实时的知识数据更新。使得产品设计师和设计团队进行产品设计时能够更具有可操作性和便利性。通过设置不同功能模块，如产品检索和产品推荐能够提高工作效率。同时根据用户评价能够提供更契合用户需求的产品。
附图说明
[0028]下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述：
[0029]图1为本申请公开的一些实施例的产品优化设计平台构建方法的步骤示意图；
[0030]图2为本申请公开的一些实施例的产品优化设计平台的框架示意图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0032]请参考图1和图2，本专利技术实施例中，一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，所述设计平台包括数据源层、数据转换层、数据层、业务层，以及应用层；
[0033]所述设计平台构建方法包括：
[0034]S1、通过数据源层获取产品优化数据，所述产品优化数据包括结构化数据和非结构化数据；
[0035]所述数据源层获取产品优化数据的具体步骤包括：
[0036]首先分别从企业产品数据库、消费者投诉平台、产品评测平台，以及产品标准文件中的产品优化数据信息；
[0037]对获取的产品优化数据信息进行数据预处理形成标准化数据，并以三元组的数据形式存储于对应的CSV文件中。
[0038]本实施例中，关于数据获取：
[0039]Step1、Anaconda环境配置：成功安装Anaconda后，在控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH中添加Anaconda的安装目录的Script文件夹以完成环境变量的配置；
[0040]Step2、环境依赖包pipenv的配置：在系统控制台中键入命令pip install
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user pipenv已完成pipenv的安装；
[0041]Step3、页面元素获取：在需要提取数据的网页按下F12，获得网页的源码。进入select an element in the page to in本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，所述设计平台包括数据源层、数据转换层、数据层、业务层，以及应用层，其特征在于，所述设计平台构建方法包括：通过数据源层获取产品优化数据，所述产品优化数据包括结构化数据和非结构化数据；数据转换层根据获取的产品优化数据，利用Scrapy网络爬虫框架进行数据抽取、转化和传输，设置为预设格式文件并作为知识数据库；数据层接收预设格式文件进行可视化处理，并以三元组的数据形式存储于图数据库；基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造；在所述业务层的功能模块上封装用于产品设计优化的应用层。2.根据权利要求1所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，其特征在于，所述数据源层获取产品优化数据的具体步骤包括：首先分别从企业产品数据库、消费者投诉平台、产品评测平台，以及产品标准文件中的产品优化数据信息；对获取的产品优化数据信息进行数据预处理形成标准化数据，并以三元组的数据形式存储于对应的CSV文件中。3.根据权利要求1所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，其特征在于，所述数据转换层根据获取的产品优化数据进行转换的具体步骤包括：利用Scrapy网络爬虫框架将产品优化数据从数据源层中抽取后进行转换并传输；对于结构化和半结构化的产品优化数据直接读取源码，并对所需元素进行提取后输出CSV格式文件...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宗海，李剑宇，王可智，余鹏里，汪玉洁，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：